35、释义与文本蕴含生成技术解析

释义与文本蕴含生成技术解析

1. 引言

在人类交流中，大量信息往往不会直接表述出来。据估算，显式信息与隐式信息的比例高达 1:8.22，这意味着绝大部分信息需要通过推理得出。计算机程序若要模拟自然语言理解，就必须具备这种推理能力，这也是人工智能、认知科学和语言学领域长期研究的问题。

当人们解释事物时，通常采用两种方式：一是用不同的词语表达相同的意思，即释义；二是将隐式知识明确表达出来，这属于文本蕴含的范畴。文本蕴含可定义为：若在文本 T 的语境下，语言表达式 H 的含义能从 T 的含义中推导得出，则称 T 蕴含 H，常用箭头符号表示为 T → H。而释义则是指具有相同或几乎相同含义的句子，若 T → H 且 H → T，则 T 和 H 互为释义。

本文介绍了一款软件，它能从一个或多个输入句子中生成蕴含句和释义句，通过将隐式知识转化为显式知识，模拟自然语言理解。该技术可应用于问答系统、文本摘要、抄袭检测或聊天机器人等领域。

2. 相关工作

2.1 释义与文本蕴含数据集

不同的释义和文本蕴含生成系统可从识别、生成或提取这几个维度进行区分。其中，识别文本蕴含（RTE）是研究最多的主题。从 2004 年到 2013 年，共举办了八次 RTE 研讨会，涵盖了 Pascal RTE 挑战赛、文本分析会议（TAC）和 SemEval 挑战赛等。Pascal RTE 挑战赛的所有数据集均可供使用，为未来的 RTE 系统提供了评估基准。

此外，还开发了波音 - 普林斯顿 - ISI（BPI）文本蕴含测试套件。与 Pascal RTE 挑战赛相比，它在句法上更简单，但语义上更具挑战性，更侧重于知识而非语言要求。同